package arithmetic.LeetCode;

import org.junit.jupiter.api.Test;

/**
 * 209. 长度最小的子数组
 *
 * 给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 target 。
 * 找出该数组中满足其和 ≥ target 的长度最小的 连续子数组 [numsl, numsl+1, ..., numsr-1, numsr] ，并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组，返回 0 。
 *
 *
 * 示例 1：
 * 输入：target = 7, nums = [2,3,1,2,4,3]
 * 输出：2
 * 解释：子数组 [4,3] 是该条件下的长度最小的子数组。
 *
 * 示例 2：
 * 输入：target = 4, nums = [1,4,4]
 * 输出：1
 * 示例 3：
 *
 * 输入：target = 11, nums = [1,1,1,1,1,1,1,1]
 * 输出：0
 *
 *
 * 提示：
 * 1 <= target <= 109
 * 1 <= nums.length <= 105
 * 1 <= nums[i] <= 105
 *
 *
 * 进阶：
 * 如果你已经实现 O(n) 时间复杂度的解法, 请尝试设计一个 O(n log(n)) 时间复杂度的解法
 * https://leetcode.cn/problems/minimum-size-subarray-sum/
 * @author jiangfeng on 2022/6/12
 */
public class MinSubArray {

    @Test
    public void test(){
        System.out.println(minSubArrayLen(7,new int[]{2,3,1,2,4,3})); // 2
    }

    // 滑动窗口, 依次入队,  如果对中和大于target开始记录, 然后做指针出队再判断,小了就再入队. 直到元素用完.
    public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {
        int l =0, r = 0,sum = 0,res=Integer.MAX_VALUE;
        while(r<nums.length){
            while(sum<target && r<nums.length){
                sum+=nums[r];
                r++;
            }
            // 不加1, 因为上面循环出来时就多加了1.
            if(sum<target){
                res= res==Integer.MAX_VALUE?0:res;
            }
            res =  Math.min(res,r-l);
            while(true){
                sum -= nums[l];
                l++;
                if(sum>=target){
                    res = Math.min(res,r-l);
                }else{
                    break;
                }
            }
        }
        return  res;
    }

    /**
     * 更简洁版的代码 利用while代替 if判断, 同时替代第二个循环
     * @return
     */
    public int minSubArrayLen2(int target, int[] nums) {
        int l =0, r = 0,sum = 0,res=Integer.MAX_VALUE;
        while(r<nums.length){
            sum += nums[r++];
            while (sum >= target) {
                res = Math.min(res, r - l);
                sum -= nums[l++];
            }
        }
        return  res==Integer.MAX_VALUE?0:res;
    }


}
